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Cuatro tendencias tecnológicas que están redefiniendo la modernización bancaria

julio 8, 2026
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Durante años, la transformación tecnológica en la banca estuvo asociada a proyectos de gran escala que buscaban reemplazar sistemas centrales completos. Esa lógica comenzó a perder vigencia cuando la velocidad del cambio tecnológico superó la capacidad de las organizaciones para ejecutar procesos de modernización de varios años. Temenos empresa de software bancario, explica cómo los modelos tecnológicos actuales permiten a las instituciones financieras incorporar nuevas capacidades de forma continua, sin limitar la innovación a proyectos puntuales de transformación.

Según el informe Composable Banking Market Research Report 2033 de Dataintelo, el mercado global de banca por componentes fue estimado en aproximadamente USD 4.800 millones en 2024 y podría alcanzar los USD 36.100 millones hacia 2033, reflejando el interés creciente del sector por arquitecturas capaces de evolucionar al ritmo de las nuevas demandas tecnológicas y regulatorias           

“La principal limitación de muchos procesos de modernización es que fueron concebidos para resolver problemas puntuales y no para gestionar el cambio permanente. Las arquitecturas por componentes permiten evolucionar capacidades específicas conforme cambian las prioridades del negocio, evitando que cada nueva necesidad tecnológica termine convirtiéndose en un proyecto de transformación de gran escala”, comenta Alejandro Masseroni, regional sales leader – NextGen financial services de Temenos.

La adopción de arquitecturas por componentes forma parte de un conjunto más amplio de tendencias que están redefiniendo la modernización bancaria. Junto con avances en inteligencia artificial, gestión de datos, cloud y ciberseguridad, estos cambios están ampliando la capacidad de las instituciones financieras para evolucionar de manera continua. Cuatro tendencias destacan por su impacto en esta transformación:

  1. Las interfaces de lenguaje natural transformarán la interacción con los sistemas bancarios: la inteligencia artificial generativa está desplazando modelos tradicionales basados en pantallas, menús y consultas técnicas. A medida que los sistemas sean capaces de comprender el lenguaje natural, la obtención de información, la generación de reportes y la ejecución de acciones dejarán de depender de conocimientos especializados sobre plataformas específicas. Esto modifica la relación entre las personas y la tecnología bancaria, reduciendo fricciones operativas y ampliando el acceso a capacidades analíticas dentro de las organizaciones.
  2. La IA Agéntica impulsará nuevos niveles de automatización operativa: la evolución de los agentes autónomos permite que determinadas tareas relacionadas con monitoreo, mantenimiento, detección de fraude, gestión de riesgos y ejecución de procesos puedan desarrollarse con una intervención humana cada vez menor. Su relevancia no radica únicamente en la automatización de actividades repetitivas. También introduce la posibilidad de que determinados sistemas tomen decisiones operativas dentro de parámetros definidos, aumentando la capacidad de respuesta de las organizaciones frente a eventos que exigen actuación en tiempo real.
  3. Cloud y Data Mesh se consolidarán como la base del banco inteligente: la expansión de los modelos basados en inteligencia artificial está elevando la importancia estratégica de los datos. Sin embargo, gran parte de la información crítica continúa distribuida entre múltiples plataformas y unidades de negocio. Las arquitecturas Data Mesh buscan resolver este problema mediante esquemas descentralizados de gestión y gobernanza que facilitan el acceso seguro a datos de calidad. Su adopción permitirá fortalecer capacidades analíticas, optimizar procesos regulatorios y acelerar el desarrollo de servicios basados en información en tiempo real.
  4. La ciberseguridad evolucionará hacia modelos integrados desde el diseño: la sofisticación de las amenazas digitales y la creciente interconexión de los ecosistemas financieros están impulsando la adopción de enfoques como Zero Trust y Secure by Design. La seguridad deja de ser una capa incorporada al final de los procesos tecnológicos, para convertirse en un criterio presente desde las primeras decisiones de arquitectura, desarrollo e integración.

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